我要评论1、简述
图像处理是计算机视觉的核心环节之一，而在 c# 中，我们可以使用开源的 opencvsharp 库来快速完成各种图像操作。
本文将从零开始，带你实战几个典型的图像任务：
- 图像纠偏（perspective correction）
- 背景擦除（background removal）
- 图像裁切（crop）
- 图像分割（segmentation）
2、opencvsharp 是什么
opencvsharp 是对 opencv 的 .net 封装，提供与 python/c++ opencv 几乎一致的 api。
特点：
- 跨平台（windows / linux / macos）
- 与 .net 无缝集成
- 支持 opencv 全部特性（滤波、特征、ocr、检测等）
- 可与 wpf / winforms / asp.net 一起使用
3、实践样例
3.1 环境准备
1、创建控制台项目
dotnet new console -n opencvsharpdemo cd opencvsharpdemo
2、安装依赖包
dotnet add package opencvsharp4 dotnet add package opencvsharp4.runtime.win
（如果在 macos/linux，请改为 opencvsharp4.runtime.osx 或 .linux）
3.2 载入图像基础操作
using opencvsharp;
using system;
class program
{
static void main()
{
var src = cv2.imread("input.jpg"); // 读取图像
cv2.imshow("原图", src);
cv2.waitkey();
}
}
3.3 图像纠偏（透 视变换）
场景： 例如拍摄文件或票据时角度不正，想要自动“拉正”。
核心步骤
- 找到文档的四个顶点；
- 使用
cv2.getperspectivetransform()计算变换矩阵； - 使用
cv2.warpperspective()进行透 视矫正。
var src = cv2.imread("document.jpg");
// 模拟已检测的四个角点（顺时针）
point2f[] srcpoints = {
new point2f(320, 150),
new point2f(700, 130),
new point2f(750, 600),
new point2f(280, 620)
};
// 目标矩形区域
point2f[] dstpoints = {
new point2f(0, 0),
new point2f(500, 0),
new point2f(500, 700),
new point2f(0, 700)
};
mat matrix = cv2.getperspectivetransform(srcpoints, dstpoints);
mat corrected = new mat();
cv2.warpperspective(src, corrected, matrix, new size(500, 700));
cv2.imshow("纠偏后", corrected);
cv2.waitkey();
运行后，文档会自动被“拉平”。
3.4 背景擦除（背景去除）
目标： 去除背景，仅保留主要前景（如人物、物体）。
常用方法：grabcut 算法。
var src = cv2.imread("person.jpg");
var mask = new mat();
var bgdmodel = new mat();
var fgdmodel = new mat();
// 定义前景区域（大致框住主体）
rect rect = new rect(50, 50, src.width - 100, src.height - 100);
// 使用 grabcut 算法
cv2.grabcut(src, mask, rect, bgdmodel, fgdmodel, 5, grabcutmodes.initwithrect);
// 提取前景
mask = (mask == 1) + (mask == 3);
mat foreground = new mat();
src.copyto(foreground, mask);
cv2.imshow("背景擦除结果", foreground);
cv2.waitkey();
输出：背景被透明或黑色替换，仅保留人物部分。
3.5 图像裁切（crop）
目标： 提取图像中指定区域，例如人脸或物体。
var src = cv2.imread("input.jpg");
rect roi = new rect(100, 50, 200, 200); // x, y, width, height
mat cropped = new mat(src, roi);
cv2.imshow("裁切区域", cropped);
cv2.waitkey();
也可以结合人脸检测结果自动生成 roi。
3.6 图像分割（segmentation）
目标： 按颜色或亮度分割区域，例如提取蓝天、绿草、白纸。
方法一：颜色阈值分割（hsv 空间）
var src = cv2.imread("flower.jpg");
mat hsv = new mat();
cv2.cvtcolor(src, hsv, colorconversioncodes.bgr2hsv);
// 定义颜色范围（例如红色）
scalar lower = new scalar(0, 100, 100);
scalar upper = new scalar(10, 255, 255);
mat mask = new mat();
cv2.inrange(hsv, lower, upper, mask);
// 提取目标区域
mat result = new mat();
cv2.bitwiseand(src, src, result, mask);
cv2.imshow("颜色分割结果", result);
cv2.waitkey();
方法二：kmeans 聚类分割
将图像像素聚类为 k 类，从而自动分割前景/背景。
var src = cv2.imread("scene.jpg");
mat samples = src.reshape(1, src.rows * src.cols);
samples.convertto(samples, mattype.cv_32f);
int k = 3;
mat labels = new mat();
mat centers = new mat();
cv2.kmeans(samples, k, labels,
new termcriteria(criteriatypes.eps | criteriatypes.maxiter, 10, 1.0),
3, kmeansflags.ppcenters, centers);
centers.convertto(centers, mattype.cv_8u);
var segmented = new mat(src.size(), src.type());
for (int y = 0; y < src.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < src.cols; x++)
{
int label = labels.get<int>(y * src.cols + x);
var color = centers.at<vec3b>(label);
segmented.set(y, x, color);
}
}
cv2.imshow("kmeans 图像分割", segmented);
cv2.waitkey();
输出：将图像按颜色聚类成多个区域。
4、结语
通过本文，你学会了如何在 c# 中利用 opencvsharp 实现多种常见图像操作，包括：
- 透 视纠偏；
- 背景去除；
- 图像裁切；
- 分割提取。
| 功能 | 方法 |
|---|---|
| 图像纠偏 | cv2.getperspectivetransform + cv2.warpperspective |
| 背景擦除 | cv2.grabcut |
| 图像裁切 | new mat(src, rect) |
| 图像分割 | cv2.inrange / cv2.kmeans |
| 图像显示 | cv2.imshow |
| 图像保存 | cv2.imwrite("output.jpg", mat) |
opencvsharp 是 .net 图像处理领域最强大的工具之一，既可用于工业检测、票据识别、ocr 前处理，也能应用在智能拍照与 ai 视觉项目中。
以上就是使用c#调用opencvsharp库实现核心图像处理功能的方法的详细内容，更多关于c# opencvsharp图像处理的资料请关注代码网其它相关文章！
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